データサイエンティストとは、データを収集・分析・活用する専門家のことです。データサイエンティストになるためには、どのような資格が必要なのでしょうか？

この記事では、データサイエンティストになるための資格やスキル、おすすめの勉強方法などを紹介します。

データサイエンティストの仕事内容や年収、将来性についてまとめた記事はこちら

データサイエンティストになるために必要なスキル

データサイエンティストになるためには、必ずしも特定の資格を持っている必要はありません。しかし、データサイエンティストとして働くには、以下のようなスキルや知識が求められます。

• プログラミングスキル：
  データを収集・加工・分析・可視化するためには、PythonやRなどのプログラミング言語を使えることが必要です。また、SQLやNoSQLなどのデータベースや、HadoopやSparkなどのビッグデータ処理のツールも使えるとより有利です。
• 統計学・数学・機械学習の知識：
  データから有意な情報を引き出すためには、統計学や数学の基礎知識が必要です。また、機械学習や深層学習などの最新の技術も理解しておくとより高度な分析ができます。
• ビジネス知識・コミュニケーションスキル：
  データサイエンティストは、データだけでなくビジネスの目的や課題も理解しておく必要があります。また、分析結果をわかりやすく伝えるためには、コミュニケーションスキルやプレゼンテーションスキルも重要です。

データサイエンティストになるために役立つ資格

これらのスキルや知識を身につけるためには、以下のような資格が役立ちます。

• データ分析関連の資格
• データベース関連の資格
• ビジネス関連の資格

データ分析関連の資格

PythonやRなどのプログラミング言語や、統計学や機械学習などの分析手法を学ぶことができる資格です。例えば、Pythonエンジニア認定試験やR言語技能認定試験、統計検定や機械学習検定などがあります。

Pythonエンジニア認定試験

Pythonエンジニア認定試験は、Pythonの文法やデータ分析の基礎を問う試験です。Pythonを使ったプログラミングやデータ分析の実務経験がある人におすすめです。

R言語技能認定試験

R言語技能認定試験は、Rの文法やデータ分析の基礎を問う試験です。Rを使ったプログラミングやデータ分析の実務経験がある人におすすめです。

統計検定

統計検定は、統計学の基礎知識や応用力を問う試験です。統計学の理論や手法について学びたい人におすすめです。

機械学習検定

機械学習検定は、機械学習の基礎知識や応用力を問う試験です。機械学習の理論や手法について学びたい人におすすめです。

以下に各試験の特徴についてまとめました。

資格名	試験時間	出題数	受験方式	試験日	受験料	学習期間	学習方法
Pythonエンジニア認定試験	60分	40問	CBT	通年	10,000円（一般）	1ヶ月程度	公式教材や模擬試験を利用
R言語技能認定試験	90分	30問	CBT	通年	10,000円（一般）	1ヶ月程度	公式教材や模擬試験を利用
統計検定	60分（1～3級）	20問（1～3級）	紙筆	2回/年	3,000円（1級）	3ヶ月程度	公式テキストや過去問を利用
機械学習検定	90分（G検定）	30問（G検定）	CBT	通年	10,000円（G検定）	3ヶ月程度	公式テキストや模擬試験を利用

データベース関連の資格

SQLやNoSQLなどのデータベースや、HadoopやSparkなどのビッグデータ処理のツールを学ぶことができる資格です。例えば、Oracle Database認定試験やMongoDB認定試験、Cloudera認定試験やDatabricks認定試験などがあります。

以下が各試験の特徴です。

認定試験	試験時間	出題数	受験方式	試験日	受験料	学習期間	学習方法
Oracle Database認定試験	60～180分	35～80問	オンラインまたはテストセンター	予約制	約2万円～	1～3ヶ月	オンラインコース、書籍、模擬試験など
MongoDB認定試験	90分	60～70問	オンライン	予約制	約2万円	1～2ヶ月	オンラインコース、書籍、模擬試験など
Cloudera認定試験	90～120分	55～68問	オンラインまたはテストセンター	予約制	約2万円～	1～3ヶ月	オンラインコース、書籍、模擬試験など
Databricks認定試験	90分	45問	オンライン	予約制	約2万円	1～2ヶ月	オンラインコース、書籍、模擬試験など

参考リンク:

• Oracle Database認定試験
• MongoDB認定試験
• Cloudera認定試験
• Databricks認定試験

ビジネス関連の資格

ビジネスの基礎知識や戦略的思考力を学ぶことができる資格です。例えば、MBAや経営戦略プロフェッショナル、ビジネスアナリストなどがあります。

MBA

MBAとは、Master of Business Administrationの略で、経営学の修士号を取得するためのプログラムです。MBAでは、経営に関する幅広い知識やスキルを学び、経営者やリーダーとしての資質を高めることができます。MBAは、大学院での授業やケーススタディ、グループワークなどを通じて学習します。

MBAは、試験ではなく、単位取得や論文提出などの条件を満たすことで修了できます。国内外の多くの大学院で提供されており、入学には、学歴や職歴、英語力、GMATなどの試験スコアなどが必要です。1年から2年程度の期間で修了できますが、学費は高額です。MBAは、経営に関する総合的な教育を受けたい人や、キャリアチェンジや海外進出を目指す人におすすめです。

経営戦略プロフェッショナル

経営戦略プロフェッショナルとは、日本経営戦略協会が認定する資格です。経営戦略プロフェッショナルは、経営戦略の立案や実行に関する知識やスキルを持ち、経営者やコンサルタントとして活躍できる人材です。

経営戦略プロフェッショナルは、ペーパーベースの試験で取得できます。試験は、年に2回（4月、10月）に実施され、100問の選択式問題に2時間以内に回答する必要があります。試験は、経営戦略の基礎、分析、立案、実行、評価などの分野から出題されます。試験に合格するには、70点以上の得点が必要です。試験に申し込むには、3万円の受験料が必要です。

経営戦略プロフェッショナルは、自己学習やセミナーなどで学習できます。学習期間は、個人のレベルやペースによりますが、3ヶ月から6ヶ月程度が目安です。経営戦略プロフェッショナルは、経営戦略に関する専門的な知識やスキルを証明したい人や、経営者やコンサルタントとしてのキャリアアップを目指す人におすすめです。

ビジネスアナリスト

ビジネスアナリストとは、国際ビジネスアナリシス協会（IIBA）が認定する資格です。ビジネスアナリストは、ビジネスのニーズや課題を分析し、価値のあるソリューションを提案し、変革を実現する専門家です。

ビジネスアナリストは、コンピューターベースの試験で取得できます。試験は、年に4回（3月、6月、9月、12月）に実施され、120問の選択式問題に3時間以内に回答する必要があります。試験は、ビジネスアナリシスの知識体系（BABOK）に基づいて出題されます。試験に合格するには、500点以上の得点が必要です。試験に申し込むには、5万円の受験料が必要です。

ビジネスアナリストは、自己学習やオンラインコースなどで学習できます。学習期間は、個人のレベルやペースによりますが、6ヶ月から12ヶ月程度が目安です。ビジネスアナリストは、ビジネスアナリシスの国際的な標準を理解し、実践できる人材として認められたい人や、ビジネスアナリストとしてのキャリアアップを目指す人におすすめです。

以下に各資格の比較表を作成しました。

項目	MBA	経営戦略プロフェッショナル	ビジネスアナリスト
試験時間	なし	2時間	3時間
出題数	なし	100問	120問
受験方式	なし	ペーパーベース	コンピューターベース
試験日	なし	年2回（4月、10月）	年4回（3月、6月、9月、12月）
受験料	なし	3万円	5万円
学習期間	1～2年	3～6ヶ月	6～12ヶ月
学習方法	大学院での授業	自己学習、セミナー	自己学習、オンラインコース

データサイエンティストになるための勉強方法とは

データサイエンティストになるための資格を取得するには、どのように勉強すればいいのでしょうか？ここでは、おすすめの勉強方法を紹介します。

• オンライン学習：
  インターネット上でデータサイエンティストに必要なスキルや知識を学ぶことができるサービスです。自分のペースで学習できるだけでなく、実際のデータやプロジェクトを使って実践的に学ぶこともできます。例えば、CourseraやedX、UdemyやDataCampなどがあります。
• 書籍・雑誌：
  データサイエンティストに必要なスキルや知識を体系的に学ぶことができる書籍や雑誌です。最新の技術やトレンドを追うこともできます。例えば、Pythonではじめる機械学習やRによるデータサイエンス、データサイエンス入門やデータサイエンティスト養成読本などがあります。
• セミナー・ワークショップ：
  データサイエンティストに必要なスキルや知識を専門家から直接学ぶことができるセミナーやワークショップです。実際の事例やノウハウを聞くことができるだけでなく、参加者同士の交流やネットワーク作りもできます。例えば、データサイエンス協会や日本統計学会、機械学習プロフェッショナル協会などが主催するイベントがあります。

まとめ

データサイエンティストになるためには、特定の資格を持っている必要はありませんが、プログラミングスキルや統計学・数学・機械学習の知識、ビジネス知識・コミュニケーションスキルなどが求められます。

これらのスキルや知識を身につけるためには、データ分析関連の資格やデータベース関連の資格、ビジネス関連の資格などが役立ちます。また、オンライン学習や書籍・雑誌、セミナー・ワークショップなども有効な勉強方法です。

データサイエンティストに興味がある方は、ぜひチャレンジしてみてください。